ShopRecommend个性化商品推荐引擎
作品简介
ShopRecommend是一款基于协同过滤算法的智能商品推荐系统，通过分析用户历史行为和兴趣偏好，为电商平台用户生成个性化推荐列表。系统支持实时数据更新和动态推荐，大幅提升商品点击率与购买转化率，显著提高平台运营效果。

详细功能
1.用户行为数据分析
采集用户浏览记录、评分行为和购买历史，构建用户商品交互矩阵，精准捕捉用户偏好。
2.协同过滤推荐算法
使用用户相似度计算的协同过滤算法，基于余弦相似度生成推荐结果。
3.推荐算法评估
测试数据量：10,000条用户行为数据
推荐准确率：78.6%
推荐召回率：84.3%
CTR提升：商品推荐模块的点击率平均提高22%。
4.商品推荐API接口
提供RESTfulAPI，支持通过用户ID动态获取推荐商品列表。
5.实时数据更新
支持用户行为数据的实时同步，确保推荐结果更新及时。
6.多终端支持
使用Vue.js实现推荐组件，适配PC和移动端，提供流畅的动态加载体验。
7.结果可视化
提供推荐效果分析模块，实时监控推荐点击率、商品热度等数据，支持可视化展示。

个人角色与贡献
1.角色：核心开发者
2.主要贡献：
推荐算法实现：基于Python和scikitlearn编写协同过滤算法，计算用户相似性并生成推荐列表。
后端服务开发：使用Flask搭建RESTfulAPI，支持推荐查询和用户数据更新。
前端组件开发：使用Vue.js编写推荐展示组件，支持响应式设计与动态加载。
性能优化：引入Redis缓存优化高频查询，推荐结果生成时间减少30%。
算法调优：通过实验分析优化参数，实现准确率、召回率和响应速度的均衡。
作品亮点
推荐性能优异：准确率78.6%，召回率84.3%，CTR提升22%。
系统高效稳定：实时数据更新和Redis缓存显著优化响应速度。
灵活扩展性：模块化设计支持引入混合推荐或内容推荐算法。
用户体验提升：响应式推荐组件适配PC和移动端设备，动态加载流畅直观。